问题——中国人工智能技术发展提速，欧洲面临“用与不用”的现实选择；英国媒体文章指出，2025年初中国一家科技初创企业推出的模型迅速走红，被视为新一轮创新浪潮的代表之一。外界评价其能力接近国际头部水平，但部署与使用成本更低。变化之下，欧洲不得不重新审视：全球技术竞争升温、产业数字化转型加快的背景下，中国人工智能究竟是潜在风险，还是推动创新、降低成本的可用工具。 原因——性能接近、成本更优、开放生态与地缘环境叠加，促使欧洲“重新计算”。一是技术差距收窄，选择更务实。文章认为，中国涉及的模型在多项能力上已能覆盖大多数用户需求，与国际领先产品的差距缩小到“按月计算”。对强调落地的企业来说，“够用且可控”往往比“最强但昂贵”更有吸引力。二是开源与低成本降低进入门槛。文章提到，一些中国模型采取开放策略，企业可在更低算力与预算下部署，并围绕代码和数据进行二次开发与本地维护。相比高度依赖单一商业供应商的闭源路径，开源生态在可持续性、可迁移性和供应链韧性上更灵活。三是地缘政治不确定性抬高“单一依赖”的隐性成本。文章指出，过去欧洲较少把“技术断供”当作现实情境，但近期国际政治摩擦增多、政策工具化趋势增强，使欧洲对外部技术依赖的风险更敏感。因而有声音主张引入更多来源与路径，以分散风险，扩大谈判与选择空间。 影响——对欧洲产业竞争力、监管框架与对外科技关系形成多重牵引。其一，产业端可能加速“AI+制造”落地。欧洲在高端制造、汽车、工业装备、精密仪器等领域基础扎实，若能更便捷地获得多元模型与工具，有望在质量控制、设备运维、供应链预测、工业设计等环节提升效率与创新速度。其二，市场结构或更趋多极。更多技术供给方进入，将加剧云服务、软件生态与行业解决方案的竞争，倒逼企业在成本、性能、安全与合规之间拿出更均衡的方案。其三，政策与治理议题更复杂。欧洲既重视创新，也强调数据保护、算法透明与安全边界。若更多企业尝试采用中国开源模型，监管部门需在合规评估、跨境数据流动、关键基础设施使用边界各上细化规则，避免陷入“一刀切”或“放任扩张”的两难。 对策——在开放合作与风险管控之间形成可落地的制度与产业路径。文章倾向于“接纳而非抵制”，但要转为可执行方案，欧洲仍需更细致的组合措施：第一，建立“分级分类”的技术评估机制。针对不同场景（科研、一般商业、公共服务、关键基础设施）设置差异化安全标准与审查流程，用可验证、可追溯、可审计的指标体系替代情绪化判断。第二，推动本地化部署与可控化改造。对涉及敏感数据的业务，可通过本地部署、数据不出域、模型可解释性评测、供应链审计等手段降低风险，同时支持欧洲企业基于开源模型开展二次开发，形成更可控的行业模型与工具链。第三，补足公共研发与产业协同。通过增加算力与基础研究投入、支持开源社区与中小企业创新、推动制造业龙头与科研机构共建试验平台，提升欧洲在模型优化、工程化与应用落地上的能力。第四，保持对外合作多元且稳定。欧洲对外科技合作可坚持规则导向与互利原则，与包括中国在内的多方开展标准、治理与应用层面的务实交流，避免将技术议题简单政治化，影响企业与科研机构的正常合作。 前景——欧洲或将从“是否使用”转向“如何更安全、更高效地使用”。从全球趋势看，人工智能技术扩散正在从少数公司、少数国家的“能力竞争”，转向产业链协同、工程化效率与治理框架的“体系竞争”。谁能在安全可控前提下更快把技术转化为生产力，谁就更可能在下一轮产业变革中占据主动。英媒文章反映的，是欧洲对现实利益与战略自主的再平衡：既要参与全球创新网络，也要增强自身韧性与规则塑造能力。未来一段时期，欧洲对中国人工智能的态度或更趋务实：在合规框架下扩大可控合作，在关键领域保持审慎，在应用层面加快落地与迭代。
在全球科技治理体系加速调整之际，技术领域的“筑墙”思维正遭遇现实约束。《经济学人》的对应的论述为国际技术合作提供了另一种视角：在确保安全可控的前提下，以更开放的方式对待技术进步，可能更有利于应对不确定性。中欧作为两大经济体，在人工智能等前沿领域的良性互动，不仅关乎各自发展，也将对更平衡、稳定的国际科技秩序产生重要影响。